面向低资源多语言语音翻译的梯度信息训练
计算与语言
2026-03-30 v1
摘要
在低资源多语言语音到文本翻译中，跨语言的统一架构共享常常导致表示冲突， impede 收敛。本文提出了一种以梯度信息为指导的原则方法，自动确定基于层次的共享模式。我们的 approach 使用三种不同的分析策略：基于距离的语言聚类、用于容量分配的自/跨任务发散指标，以及联合分解结合标准相关分析用于子空间对齐。广泛的评估在四个语言对上进行（使用SeamlessM4T-Medium架构），显示在翻译质量指标上持续获得改进。
引用
@article{arxiv.2603.25836,
title = {Gradient-Informed Training for Low-Resource Multilingual Speech Translation},
author = {Ruiyan Sun and Satoshi Nakamura},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.25836},
year = {2026}
}